戰(zhàn)術(shù)自組網(wǎng)的跳頻信號盲解技術(shù)研究
發(fā)布時間:2021-10-31 19:18
針對跳頻信號(FH,Frequency Hopping)的分析處理,主要挑戰(zhàn)在于大量的數(shù)據(jù)無法實時接收處理,表現(xiàn)為接收設備對大量信號數(shù)據(jù)存儲壓力大,信號分析過程計算量大導致分析過程實時性不佳。因此,如何降低接收數(shù)據(jù)的采樣率,進而降低設備計算、存儲壓力是一個關(guān)鍵研究點。論文具體工作主要安排如下:第一,本文概述了跳頻通信的特點及跳頻信號盲解的主要流程,結(jié)合當前流行的壓縮感知理論,總結(jié)分析了跳頻信號分析處理的研究進展。第二,針對基于壓縮感知理論的跳頻信號稀疏分解過程面臨的計算復雜度高,算法運算效率低的問題,本文首先將原子字典非相干分解為若干子字典,為進一步降低計算量,本文分析研究了算法理論特性,針對相鄰代算法搜索原子高概率滿足非相干性,本文在原子搜索過程中避免了逐次迭代,進一步降低了計算量。最后通過性能分析,驗證了算法對比傳統(tǒng)單原子搜索方式,本文算法在信噪比高于-6dB時,誤差能夠低于10-5,從分解速度的角度,本文算法在信噪比高于20dB后,運算是傳統(tǒng)單原子匹配算法的22倍,進一步表明了算法的有效性。第三,針對壓縮感知框架下的測量信號重構(gòu)過程中,基于傳統(tǒng)貪婪追蹤類算法...
【文章來源】:重慶郵電大學重慶市
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 選題背景及意義
1.2 跳頻信號盲解研究現(xiàn)狀
1.2.1 跳頻信號分析處理的研究現(xiàn)狀
1.2.2 跳頻信號分析處理面臨的挑戰(zhàn)
1.3 論文主要工作和全文結(jié)構(gòu)
1.3.1 論文主要工作
1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 跳頻信號盲解相關(guān)技術(shù)
2.1 引言
2.2 跳頻系統(tǒng)概述
2.2.1 跳頻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
2.2.2 跳頻信號特性分析
2.2.3 跳頻通信系統(tǒng)設計標準
2.3 盲解的主要組成部分
2.3.1 跳頻信號檢測
2.3.2 參數(shù)估計
2.3.3 跳頻信號解跳與解調(diào)
2.3.4 調(diào)制方式識別
2.3.5 同步
2.4 結(jié)合壓縮感知的意義
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于壓縮感知的跳頻信號稀疏分解和參數(shù)估計
3.1 引言
3.2 跳頻信號的稀疏分解
3.2.1 信號模型
3.2.2 跳頻信號稀疏性分析
3.2.3 稀疏分解
3.2.4 多原子稀疏化算法
3.2.5 算法原理
3.2.6 FMaMP算法整體流程和步驟
3.3 參數(shù)估計
3.4 算法仿真及性能分析
3.4.1 參數(shù)估計性能
3.4.2 多原子分解逼近性能分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 跳頻信號稀疏重構(gòu)算法研究
4.1 引言
4.2 壓縮測量
4.2.1 測量矩陣理論分析
4.2.2 各類矩陣性能分析
4.3 稀疏重構(gòu)
4.3.1 重構(gòu)理論基礎
4.3.2 L_p范數(shù)理論
4.3.3 稀疏重構(gòu)算法分析
4.4 權(quán)重和步長修正的梯度投影重構(gòu)(AWS-GP)算法
4.4.1 算法原理
4.5 算法性能仿真與分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 本文工作總結(jié)
5.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
附錄:研究生期間從事的科研工作及學術(shù)成果
附錄A
【參考文獻】:
期刊論文
[1]自適應權(quán)重的GPSR壓縮感知重構(gòu)算法[J]. 李昕藝,劉三陽,張朝輝. 浙江大學學報(理學版). 2018(02)
[2]基于局部字典搜索和多原子匹配追蹤的圖像逼近算法[J]. 黃亞飛,梁昔明,樊紹勝. 計算機工程與科學. 2018(01)
[3]基于滑窗和原子字典的壓縮域跳頻信號參數(shù)估計算法[J]. 付衛(wèi)紅,張云飛,韋娟,劉乃安. 電子與信息學報. 2017(11)
[4]L-CR系統(tǒng)中分布式壓縮感知最小角回歸信號重構(gòu)[J]. 許曉榮,胡慧,章堅武. 信號處理. 2016(12)
[5]用于壓縮采樣信號重建的回溯正則化自適應匹配追蹤算法[J]. 孟祥瑞,趙瑞珍,岑翼剛,張鳳珍. 信號處理. 2016(02)
[6]非合作跳頻信號參數(shù)的盲壓縮感知估計[J]. 陳瑩,鐘菲,郭樹旭. 雷達學報. 2016(05)
[7]一種2FSK非相干盲解調(diào)系統(tǒng)設計[J]. 李帥,李輝,漆志龍,陳祎. 無線電工程. 2015(04)
[8]壓縮域?qū)拵l信號跳變時刻估計算法[J]. 張春磊,李立春,王大鳴. 太赫茲科學與電子信息學報. 2015(01)
[9]基于稀疏重構(gòu)的跳頻信號時頻分析方法[J]. 沙志超,黃知濤,周一宇,王軍華. 通信學報. 2013(05)
[10]基于核心原子庫和FHT的圖像MP稀疏分解快速算法[J]. 王在磊,和紅杰,王建英,尹忠科. 鐵道學報. 2012(09)
本文編號:3468703
【文章來源】:重慶郵電大學重慶市
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 選題背景及意義
1.2 跳頻信號盲解研究現(xiàn)狀
1.2.1 跳頻信號分析處理的研究現(xiàn)狀
1.2.2 跳頻信號分析處理面臨的挑戰(zhàn)
1.3 論文主要工作和全文結(jié)構(gòu)
1.3.1 論文主要工作
1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 跳頻信號盲解相關(guān)技術(shù)
2.1 引言
2.2 跳頻系統(tǒng)概述
2.2.1 跳頻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
2.2.2 跳頻信號特性分析
2.2.3 跳頻通信系統(tǒng)設計標準
2.3 盲解的主要組成部分
2.3.1 跳頻信號檢測
2.3.2 參數(shù)估計
2.3.3 跳頻信號解跳與解調(diào)
2.3.4 調(diào)制方式識別
2.3.5 同步
2.4 結(jié)合壓縮感知的意義
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于壓縮感知的跳頻信號稀疏分解和參數(shù)估計
3.1 引言
3.2 跳頻信號的稀疏分解
3.2.1 信號模型
3.2.2 跳頻信號稀疏性分析
3.2.3 稀疏分解
3.2.4 多原子稀疏化算法
3.2.5 算法原理
3.2.6 FMaMP算法整體流程和步驟
3.3 參數(shù)估計
3.4 算法仿真及性能分析
3.4.1 參數(shù)估計性能
3.4.2 多原子分解逼近性能分析
3.5 本章小結(jié)
第4章 跳頻信號稀疏重構(gòu)算法研究
4.1 引言
4.2 壓縮測量
4.2.1 測量矩陣理論分析
4.2.2 各類矩陣性能分析
4.3 稀疏重構(gòu)
4.3.1 重構(gòu)理論基礎
4.3.2 L_p范數(shù)理論
4.3.3 稀疏重構(gòu)算法分析
4.4 權(quán)重和步長修正的梯度投影重構(gòu)(AWS-GP)算法
4.4.1 算法原理
4.5 算法性能仿真與分析
4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
5.1 本文工作總結(jié)
5.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
附錄:研究生期間從事的科研工作及學術(shù)成果
附錄A
【參考文獻】:
期刊論文
[1]自適應權(quán)重的GPSR壓縮感知重構(gòu)算法[J]. 李昕藝,劉三陽,張朝輝. 浙江大學學報(理學版). 2018(02)
[2]基于局部字典搜索和多原子匹配追蹤的圖像逼近算法[J]. 黃亞飛,梁昔明,樊紹勝. 計算機工程與科學. 2018(01)
[3]基于滑窗和原子字典的壓縮域跳頻信號參數(shù)估計算法[J]. 付衛(wèi)紅,張云飛,韋娟,劉乃安. 電子與信息學報. 2017(11)
[4]L-CR系統(tǒng)中分布式壓縮感知最小角回歸信號重構(gòu)[J]. 許曉榮,胡慧,章堅武. 信號處理. 2016(12)
[5]用于壓縮采樣信號重建的回溯正則化自適應匹配追蹤算法[J]. 孟祥瑞,趙瑞珍,岑翼剛,張鳳珍. 信號處理. 2016(02)
[6]非合作跳頻信號參數(shù)的盲壓縮感知估計[J]. 陳瑩,鐘菲,郭樹旭. 雷達學報. 2016(05)
[7]一種2FSK非相干盲解調(diào)系統(tǒng)設計[J]. 李帥,李輝,漆志龍,陳祎. 無線電工程. 2015(04)
[8]壓縮域?qū)拵l信號跳變時刻估計算法[J]. 張春磊,李立春,王大鳴. 太赫茲科學與電子信息學報. 2015(01)
[9]基于稀疏重構(gòu)的跳頻信號時頻分析方法[J]. 沙志超,黃知濤,周一宇,王軍華. 通信學報. 2013(05)
[10]基于核心原子庫和FHT的圖像MP稀疏分解快速算法[J]. 王在磊,和紅杰,王建英,尹忠科. 鐵道學報. 2012(09)
本文編號:3468703
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